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基于Canny算子与形态学融合的边缘检测算法的任务书
一、背景
边缘检测是图像处理中重要的一步。它的主要目的是在图像中提取物体的轮廓信息，为后续的图像分割、目标识别、匹配等应用奠定基础。目前各种算法都在边缘检测方面取得了很好的效果，其中Canny算子在边缘检测中最为常见和基础。Canny算子的优点在于可以通过调整其参数来对不同的图像进行适应性处理，从而在不同的场景下达到更好的效果。但是，Canny算子也存在一些缺点，在处理某些复杂图像时容易失效。因此，需要进一步对Canny算子进行改进，提高其在复杂图像中的效果。
在处理边缘检测时，形态学操作就可以发挥非常重要的作用。形态学是数学里的一个分支学科，主要用于处理图像中的形状，如图像的腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等都是形态学操作。利用形态学的方法对Canny算子的结果进行再处理，可以进一步增强边缘检测的稳定性与准确性。
综上所述，本任务的目的是探究如何融合Canny算子与形态学方法，进一步提高边缘检测算法的性能。
二、任务
1.回顾传统的Canny算子
掌握Canny算子的基本原理和流程，对其参数进行简单的调整并对不同的图像进行测试，分析Canny算子在不同情况下的优缺点。
2.掌握形态学基础知识
掌握形态学的基本原理和运算方法，了解常用的形态学操作，如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等，并掌握其作用和特点。
3.学习基于Canny算子与形态学的边缘检测
学习如何将Canny算子和形态学方法相结合，进一步提高边缘检测的性能。例如，在Canny算子得到的结果上可以使用形态学方法进行膨胀操作，填充一些细小的被误判定为非边缘的区域；也可以使用腐蚀操作进行去噪，使得边缘检测的结果更加准确和可靠。
4.实现基于Canny算子与形态学融合的边缘检测算法
在Python或Matlab环境下，实现基于Canny算子与形态学融合的边缘检测算法，对多种图像进行测试，分析算法的优缺点和适应性。
5.优化算法性能
在实现过程中，提出自己的优化思路，并测试其效果。例如，可以改变形态学操作的顺序或方式，或者改变Canny算子的参数。在调整参数时，可以采用网格搜索法或者遗传算法等高级优化算法。
三、要求
1.完成任务需要掌握Canny算子的基本原理和流程，形态学的基本原理和常用运算方法，能够使用Python或Matlab进行编程。
2.在实现算法过程中，要注意细节处理和异常情况的处理，保证算法的稳定性和正确性。对于信噪比较低的图像，应该考虑进一步的去噪处理。
3.在测试图像时，要选用多种场景下的图像，如复杂场景、低光照、模糊图像等。对比分析算法的效果，分析算法在各种场景下的优劣。
4.在完成实验后，应撰写实验报告，包括任务的背景和目的、算法的原理和实现过程、测试结果分析等，并说明可能的改进方向。
四、参考文献
1.Canny,J.AComputationalApproachtoEdgeDetection[J].IEEETransactionsonPatternAnalysis&MachineIntelligence,1986,PAMI-8(6):679-698.
2.S.Ganapathy,B.Arthi,&M.Velammal.AnEnhancedMorphologicalEdgeDetectionwithFuzzyInferenceSystem.[J].JournalofAppliedResearch&Technology,2016,14(4):300-311.
3.J.Serra.Imageanalysisandmathematicalmorphology[R].Academicpress,1982.
4.R.GonzalezandR.Woods.Digitalimageprocessing[M].PrenticehallUpperSaddleRiver,2008.
5.Z.Huang,Y.Zhai,Y.Kong&M.Duan.AnImprovedApproachtoCombiningCannyEdgeDetectorandMorphologicalOperations[J].JournalofSignal&InformationProcessing,2016,7(1):13.